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Gráficos neuronales de Arm: IA de calidad para PC en dispositivos móviles

2025-08-16

Arm anunció su innovadora tecnología de gráficos neuronales en SIGGRAPH, integrando aceleradores neuronales dedicados en las GPU de Arm por primera vez, llevando gráficos con IA de calidad para PC a dispositivos móviles. La primera aplicación es Neural Super Sampling (NSS), capaz de aumentar la resolución 2x en solo 4 ms por cuadro. Un kit de desarrollo abierto está disponible ahora, con un plugin Unreal Engine, emuladores y modelos de código abierto, permitiendo que los desarrolladores creen aplicaciones de renderizado con IA de inmediato. Esta tecnología no solo mejora los gráficos de juegos móviles, sino que también se extiende a aplicaciones como cargas de trabajo de cámara neuronal, allanando el camino para futuras innovaciones de IA en dispositivos.

La arquitectura de sistema Chiplet de Arm impulsa la evolución del silicio

2025-01-22

Arm ha lanzado la primera especificación pública para su Arquitectura de Sistema Chiplet (CSA), con más de 60 empresas ya involucradas. La CSA aborda la creciente demanda de silicio personalizado y los altos costos y complejidades asociados a la producción de chips monolíticos, permitiendo la reutilización de chiplets especializados para crear múltiples sistemas en chip (SoCs) personalizados con mejor rendimiento y menor consumo de energía. Este esfuerzo de estandarización, desarrollado en colaboración con el ecosistema, garantiza la interoperabilidad y la reutilización, acelerando la innovación y reduciendo la fragmentación. Los primeros usuarios ya están aprovechando la CSA para construir soluciones a medida para diversas cargas de trabajo de IA. Alphawave Semi, por ejemplo, combina chiplets con tecnología Arm Neoverse CSS con matrices I/O propietarias para crear chips de alto rendimiento para varios mercados. Mientras tanto, ADTechnology, Samsung Foundry y Rebellions están colaborando con Arm en una plataforma de chiplet de CPU de IA para el entrenamiento e inferencia de cargas de trabajo de IA a gran escala, ofreciendo una ventaja de eficiencia de 2 a 3 veces para las cargas de trabajo GenAI.

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